La lecture aide A.I. Apprendre à prédire les réactions humaines

Il y a beaucoup de façons différentes A.I. Les développeurs essaient de faire en sorte que des machines intelligentes apprennent et absorbent des informations et des expériences - et ceci implique généralement de faire en sorte que les programmes fouillent dans d'énormes quantités de données. Mais une équipe de scientifiques de Stanford s’intéresse à une forme d’enseignement beaucoup plus conventionnelle sur laquelle les humains se sont appuyés depuis l’aube du mot écrit: la lecture.

Dans une nouvelle étude téléchargée sur le référentiel papier arXiv (prononcé «archive»), une équipe de recherche explique comment elle a créé un programme nommé Augur permettant d'accéder à une base de données de fiction en ligne extrêmement volumineuse. Il a également appris à prévoir avec précision différents types de réponses humaines à des situations spécifiques - basées uniquement sur ce qu’elle a lu.

Augur a essentiellement appris sur les humains grâce à 600 000 histoires actuellement stockées sur la communauté d'écriture en ligne WattPad. On y lit des descriptions de comportement humain allant du banal, comme manger de la nourriture ou prendre un selfie, au plus extrême. Pour cette raison, Augur peut identifier les actions d’individus dans des situations réelles et prévoir quelle sera la prochaine étape: «Par exemple, un téléphone qui se tait lorsque les chances de vous y répondre sont faibles», écrivent les chercheurs.

Et il est facile de comprendre pourquoi la fiction est un outil d’apprentissage aussi utile. «Les chercheurs ont écrit dans le journal:« Bien que nous ayons tendance à penser aux histoires en fonction des événements dramatiques et inhabituels qui façonnent leurs intrigues, les histoires sont également riches d’informations prosaïques sur la façon dont nous naviguons et réagissons à notre environnement quotidien. Sur des millions de mots, ces schémas mondains sont bien plus courants que leurs homologues dramatiques. Les personnages de la fiction moderne allument les lumières après être entrés dans les salles; ils réagissent aux compliments en rougissant; ils ne répondent pas au téléphone quand ils sont en réunion."

Lors des tests sur le terrain menés jusqu'à présent, les participants ont reçu une caméra portable à moteur Augur afin de permettre au système d'identifier des objets et des individus dans un environnement donné. Le système était capable de prédire le prochain mouvement avec une précision de 71%. Environ 94% de ces prévisions ont été qualifiées de "raisonnables" - un exploit assez important si l’on se souvient que c’est juste un tas de codes algorithmiques capables de prédire l’avenir.

Bien sûr, ce n’est pas la première fois A.I. les chercheurs se sont tournés vers la littérature pour enseigner les machines. Facebook a récemment mis 1,6 gigaoctet d’histoires pour enfants à la disposition de la communauté des chercheurs dans le but d’aider A.I. distinguer des scénarios réalistes du fantastique.